- AIコーディングアシスタントは以前は自動補完機能と同義であり、AI補助コード補完機能がIDEの進化の自然な次のステップであると感じられた。
- AI補完機能の利用率を示すCAR（Completion Acceptance Rate）が重要なKPIとなり、コーディングツールのマーケティング資料では自動補完機能の時間短縮効果が強調された。
- 開発者はAIツールにより、コードのラインを完了するだけでなく、より複雑な問題を解決し、新機能を生成し、既存のコードをリファクタリングし、コードテストカバレッジを向上させることを求めている。
- チャット指向プログラミング（CHOP）や繰り返しプロンプトの改良を通じて、AIコーディングアシスタントを活用する開発者が増加している。
- コーディングアシスタントは、コードベース全体を理解し、コードの変換やデザインを支援するように進化しており、成功の指標も変化している。
AI補完機能は依然として有用であるが、AI補助コーディングにおいては、より包括的でコンテキストを理解したAIシステムが重要となっている。
ソフトウェア開発への効率的なAIの活用、知的プロンプトを通じたAIの最大限の活用、およびコードを理解するのに役立つ他のツールの組み込みが、ソフトウェア開発の重要な側面となるかもしれない。
元記事: https://thenewstack.io/ai-code-assistants-are-moving-beyond-auto-complete-heres-whats-next/